---
name: pdf-ocr
description: 支持双引擎的PDF OCR识别技能，可从影印版PDF文件和图片文件中提取文字内容
version: 2.1.0
author: PDF OCR Skill Team
license: MIT
tags:
  - ocr
  - pdf
  - image
  - text-extraction
  - chinese
  - english
  - siliconflow
  - deepseek
  - rapidocr
  - local-ocr
---

# PDF OCR Skill

PDF OCR技能用于从影印版PDF文件和图片文件中提取文字内容。该技能支持两种OCR引擎：
- **RapidOCR**（本地引擎）：无需API密钥，免费使用，识别速度快
- **硅基流动大模型**（云端引擎）：使用AI大模型进行高精度OCR识别

## 功能特性

- 支持影印版PDF文件的文字提取
- 支持多种图片格式的文字识别（JPG、PNG、BMP、GIF、TIFF、WEBP）
- **双引擎支持**：RapidOCR（本地）和硅基流动API（云端）
- 支持中文和英文文字识别
- 保持文字的顺序和结构
- 自动将PDF页面转换为图片进行识别
- 智能引擎切换：当RapidOCR初始化失败时自动切换到硅基流动API

## 安装

### 依赖要求

```bash
pip install pymupdf pillow requests python-dotenv
```

### 可选依赖（推荐）

安装RapidOCR以获得本地识别能力：

```bash
pip install rapidocr_onnxruntime
```

## 环境变量配置

1. 复制 `.env.example` 文件并重命名为 `.env`
2. 根据需要配置以下选项：

```env
# OCR引擎选择
# - "rapid": 使用RapidOCR本地引擎（默认，无需API密钥）
# - "siliconflow": 使用硅基流动API引擎（需要API密钥）
OCR_ENGINE=rapid

# 如果使用硅基流动API引擎，需要配置以下选项：
SILICON_FLOW_API_KEY=your_api_key_here
SILICON_FLOW_OCR_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-OCR
```

## 快速开始

### 使用默认引擎（RapidOCR本地识别）

```python
# 导入OCR处理器
from pdf_ocr_processor import PDFOCRProcessor

# 创建处理器实例（默认使用RapidOCR）
processor = PDFOCRProcessor()

# 执行PDF OCR识别
result = processor.ocr_pdf('path/to/your/scanned.pdf')

# 获取识别结果
print(f"识别完成，共 {result['page_count']} 页")
print(f"使用引擎: {result['engine']}")
print(result['text'])
```

### 使用硅基流动API引擎

```python
# 导入OCR处理器
from pdf_ocr_processor import PDFOCRProcessor

# 创建处理器实例，指定使用硅基流动API
processor = PDFOCRProcessor(engine="siliconflow")

# 执行PDF OCR识别
result = processor.ocr_pdf('path/to/your/scanned.pdf')

# 获取识别结果
print(f"识别完成，共 {result['page_count']} 页")
print(result['text'])
```

### 识别图片文件

```python
# 导入OCR处理器
from pdf_ocr_processor import PDFOCRProcessor

# 创建处理器实例
processor = PDFOCRProcessor()  # 或 PDFOCRProcessor(engine="siliconflow")

# 执行图片OCR识别
result = processor.ocr_image_file('path/to/your/image.jpg')

# 获取识别结果
print(f"识别结果: {result['text']}")
```

### 命令行使用

```bash
# 使用默认RapidOCR引擎
python pdf_ocr_processor.py your_document.pdf

# 使用硅基流动API引擎
python pdf_ocr_processor.py your_document.pdf siliconflow
```

## 进阶使用示例

### 批量处理多个PDF文件

```python
import os
from pdf_ocr_processor import PDFOCRProcessor

# 创建处理器实例
processor = PDFOCRProcessor()

# 批量处理目录中的所有PDF文件
pdf_dir = "path/to/pdf/files"
output_dir = "path/to/output"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for pdf_file in os.listdir(pdf_dir):
    if pdf_file.endswith('.pdf'):
        pdf_path = os.path.join(pdf_dir, pdf_file)
        output_path = os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(pdf_file)[0]}.txt")
        
        print(f"处理文件: {pdf_file}")
        try:
            result = processor.ocr_pdf(pdf_path)
            
            # 保存识别结果到文本文件
            with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(f"=== PDF OCR 识别结果 ===\n")
                f.write(f"文件名: {pdf_file}\n")
                f.write(f"页数: {result['page_count']}\n")
                f.write(f"使用引擎: {result['engine']}\n\n")
                f.write(result['text'])
            
            print(f"处理完成，结果已保存到: {output_path}")
        except Exception as e:
            print(f"处理失败: {e}")
```

### 混合使用两种引擎

```python
from pdf_ocr_processor import PDFOCRProcessor

def process_with_best_engine(pdf_path):
    """尝试使用RapidOCR，如果效果不佳则使用硅基流动API"""
    # 首先使用RapidOCR本地引擎
    rapid_processor = PDFOCRProcessor(engine="rapid")
    rapid_result = rapid_processor.ocr_pdf(pdf_path)
    
    # 简单评估识别效果（例如：检查识别出的文本长度）
    text_length = len(rapid_result['text'])
    
    if text_length < 100:  # 如果识别出的文本太短，可能效果不佳
        print("RapidOCR识别效果可能不佳，尝试使用硅基流动API...")
        silicon_processor = PDFOCRProcessor(engine="siliconflow")
        silicon_result = silicon_processor.ocr_pdf(pdf_path)
        return silicon_result
    else:
        return rapid_result

# 使用示例
result = process_with_best_engine('path/to/your/document.pdf')
print(f"识别完成，使用引擎: {result['engine']}")
print(result['text'])
```

## 支持的文件格式

- **PDF文件**: .pdf
- **图片文件**: .jpg, .jpeg, .png, .bmp, .gif, .tiff, .webp

## 输出格式

```python
{
    "text": "识别的完整文本内容",
    "page_count": 页数,  # 图片文件始终为1
    "engine": "rapid" | "siliconflow"  # 使用的OCR引擎
}
```

## 使用场景

- 处理扫描版合同、协议等文档
- 提取影印版书籍、报告中的文字
- 处理无法直接复制文字的PDF文件
- 批量处理扫描版PDF文档
- 识别截图、扫描件等图片中的文字
- 处理手写体或印刷体图片文字识别

## 注意事项

1. **RapidOCR引擎**：
   - 完全免费，无需网络连接
   - 首次使用会自动下载模型文件
   - 识别速度取决于CPU性能

2. **硅基流动API引擎**：
   - 需要有效的API密钥
   - 可能会产生费用
   - 识别速度取决于文件页数、图片大小和网络状况

3. 对于复杂的扫描版PDF或图片，识别准确率可能会有所不同
4. 建议使用高清晰度的扫描版PDF或图片以获得更好的识别效果

## 触发使用不同引擎的提示词

在与 AI IDE 中的助手交互时，您可以使用以下提示词来指定使用不同的 OCR 引擎：

### 📍 触发 RapidOCR（本地引擎）的提示词
- "使用本地 OCR 引擎处理这个 PDF"
- "用 RapidOCR 识别这个文件"
- "本地处理，不需要 API"
- "快速识别这个文档"
- "离线处理这个 PDF"
- "不使用硅基流动 API，用本地引擎"

### 📍 触发硅基流动 API（云端引擎）的提示词
- "使用硅基流动 API 处理这个 PDF"
- "用大模型 OCR 识别这个文件"
- "高精度识别这个文档"
- "处理复杂的扫描件"
- "用云端 OCR 引擎"
- "使用 AI 大模型识别"

### 📍 示例对话

**示例 1：使用本地引擎**
```
用户：帮我处理这个扫描版 PDF，用本地 OCR 引擎快速识别
助手：好的，我将使用 RapidOCR 本地引擎为您处理。请提供 PDF 文件路径。
```

**示例 2：使用云端引擎**
```
用户：这个 PDF 包含手写体，需要高精度识别，用硅基流动 API
助手：理解，我将使用硅基流动 API 大模型为您处理。请提供 PDF 文件路径和您的 API 密钥（如果尚未配置）。
```

**示例 3：自动选择**
```
用户：帮我识别这个 PDF，选择最合适的引擎
助手：我将默认使用 RapidOCR 本地引擎为您处理。如果识别效果不理想，我们可以尝试使用硅基流动 API。
```

### 🔧 技术实现

当 AI 助手接收到这些提示词时，会：

1. 解析用户意图，确定要使用的引擎
2. 调用 PDFOCRProcessor(engine="rapid") 或 PDFOCRProcessor(engine="siliconflow")
3. 执行 OCR 识别并返回结果

### 🎯 最佳实践

- **明确指定引擎**：如果您对引擎有特定要求，最好在提示词中明确说明
- **提供上下文**：说明文档类型（如手写体、复杂格式等）有助于助手选择合适的引擎
- **测试不同引擎**：对于重要文档，可以尝试两种引擎并比较结果

通过使用这些提示词，您可以在与 AI IDE 交互时灵活控制 OCR 引擎的选择，获得最佳的识别效果

## 故障排除

### 常见问题及解决方案

1. **RapidOCR初始化失败**
   - 问题：`ModuleNotFoundError: No module named 'rapidocr_onnxruntime'`
   - 解决方案：安装RapidOCR依赖：`pip install rapidocr_onnxruntime`

2. **硅基流动API 401错误**
   - 问题：`Unauthorized: 401 Client Error`
   - 解决方案：检查API密钥是否正确配置在`.env`文件中

3. **PDF转图片失败**
   - 问题：`ImportError: No module named 'fitz'`
   - 解决方案：安装PyMuPDF依赖：`pip install pymupdf`

4. **识别结果为空**
   - 问题：识别结果文本长度为0
   - 解决方案：
     - 检查PDF是否为扫描版（非文本PDF）
     - 尝试使用硅基流动API引擎
     - 确保PDF或图片清晰可读

## 许可证

MIT License - 详见 [LICENSE.txt](LICENSE.txt)